报告：机器智能和金融业
AUTONOMOUS发布了报告“机器智能和金融业”，主要见解包括：
所需硬件和软件已经建成，人工智能才能发展
AI需要具有海量计算能力的硬件，以及涵盖人类各方面活动数百万数据点的数据集。
全球75亿人拥有200亿个智能计算设备，它们可以访问云存储，这是一个价值1000亿美元的市场，风险投资每年投资机器学习50-100亿美元。
建立AI的方法多种多样，目前的发展是机器学习的进步，特别是神经网络和深度学习
通过自动化流程自上而下设计软件与利用AI技术有根本的不同，AI会创建随新数据而变化的概率模型。
机器已经开发出从视觉和声音等感官信息中获取信息的能力，其准确性高于人类。AI还可以用于创造性地快速探索思想空间或执行情绪化任务。
AI的发展和潜力对传统经济来说是一个巨大的挑战，而且它只会加速发展
大多数AI研究可以通过学术档案公开获得，大部分代码都是开源的。摩尔定律仍然存在，目前向ArXiv提交的科学研究总数量为130万，开源代码的数量可能超过1亿。
顶尖大学机器学习课程的流行程度与薪酬水平一脉相承。
现在的弱人工智能并不是万能的，不具有一般的推理能力，但已经有很多自动化的实际应用。
金融业AI用例包括会话界面、生物识别、工作流程、合规自动化以及贷款、投资和保险业的产品制造
在金融服务中部署AI将带来1万亿美元的影响
仅在美国，就有250万名金融服务员工接触到AI技术。前台（分销）可节约490亿美元的潜在成本，中期办公室节约3500亿美元，后台（制造业）节约2000亿美元，银行、投资管理和保险业节约成本总计1万亿美元。
AI在金融业的发展路线：
像亚马逊和谷歌这样的AI技术公司继续为其智能家庭助理增加技能；
科技和金融合并，例如中国的蚂蚁金融；
由加密社区建立分散的自治组织，将权力转移回个人，其技能来自开源组件。
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